relu

pytorch训练MNIST数据集1

本文采用全连接网络对MNIST数据集进行训练，训练模型主要由五个线性单元和relu激活函数组成importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optima
不要绝望总会慢慢变强·2022-02-28 07:43

深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）

梯度下降法二维w与loss：三维w与loss：四、常用激活函数1、softmax激活函数2、sigmoid激活函数3、tanh函数4、softsign函数sigmoid、tanh、softsign函数对比5、relu
_睿智_·2022-02-28 07:12

60分钟教你上手PyTorch + 迁移学习

Autograd:自动求导PyTorch神经网络简介训练一个分类器通过例子学PyTorch使用Numpy实现三层神经网络使用Tensor来实现三层神经网络实现autograd来实现三层神经网络使用自定义的ReLU
废柴当自强·2022-02-27 07:08

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

加法节点的反向传播1.3.2乘法节点的反向传播1.3.3购买苹果的反向传播1.3.4神经网络中层的概念2简单层的实现2.1参数2.2乘法层的实现-购买两个苹果实例2.3加法层实现-购买两个苹果和三个橘子实例2.4ReLu
Nefelibat·2022-02-26 07:30

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第5章 误差反向传播算法

链式法则和计算图5.3反向传播5.3.1加法节点的反向传播5.3.2乘法节点的反向传播5.3.3苹果的例子5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLu
feiwen110·2022-02-22 07:32

python深度学习——第5章 深度学习用于计算机视觉

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu
换种方式生活·2022-02-22 07:53

轻量级神经网络“巡礼”（二）—— MobileNet，从V1到V3

标准卷积的参数量标准卷积的计算量深度可分离卷积的参数量深度可分离卷积的计算量V1卷积层ReLU6V1网络结构实验结果MobileNetV2回顾MobileNetV1ReLU做了些啥？
mjiansun·2022-02-21 07:39

sigmod、relu、tanh函数图

(-x))deftanh(x):y=np.tanh(x)returnydefrelu(x):y=x.copy()y[y<0]=0returnyx=np.arange(-50.0,50.0,0.1)y_relu
Jlan·2022-02-20 20:35

CNN常见网络结构 (总结2)

随着“ReLU”激活函数与更为科学的权重初始化策略的提出,序贯结构可以堆叠较深。但过深
每天争取进步一点·2022-02-20 19:43

卷积神经网络（CNN）结构详解

一、CNN的基本结构：1.图像就是输入层2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU3.接着是CNN特有的池化层（pooling），4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次
Caleb_L·2022-02-20 19:43

有关CNN网络结构的总结

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接
Weisong Zhao·2022-02-20 19:43

经典CNN结构完整总结

（1）AlexNet：首次采用了整流线性单元(ReLU)、dropout和局部响应归一化(LRN)等新技术，采用了数据增强技术，以提高网络的泛化程度，同时减少过拟合问题。
AntheLinZ·2022-02-20 19:11

经典CNN模型特点总结

用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度引入dropout防止过拟合LocalResponceNormalization：局部响应归一层3、VGG-16
lpppcccc·2022-02-20 19:41

CNN基础论文复现----AlexNet(一)

文章目录前言1-2页摘要与引言数据集3-5页Relu函数(ReLUNonlinearity)多GPU并行(TrainingonMultipleGPUs)局部响应归一化(LocalResponseNormalization
qq_932016561·2022-02-15 19:33

【手写数字识别】基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab源码

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FCla
Matlab科研辅导帮·2022-02-13 07:23

2019年3月28日

到公司后先忙着研究昨天的深度学习模型，之前预测结果全0似乎是因为全连接层没有加合适的activator，而且最后的激活输出层用了relu而不是sigmoid的原因
真昼之月·2022-02-11 22:12

CNN卷积神经网络(一)

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayer典型的卷积神经网络结构如
ShenShen_318·2022-02-11 20:41

Keras各种layer的作用及用法--简要总结（不断更新中）

通常在线性向非线性转变时使用,如下：model.add(Dense(100,input_dim=20))model.add(BatchNormalization())model.add(Activation('relu
fighting41love·2022-02-11 00:39

PyTorch-22 学习 PyTorch 的 Examples

建立和训练神经网络的自动微分我们将使用一个完全连接的relu网络作为我们
人工智能学社·2022-02-10 00:11

2020-12-06什么是神经网络？

（线性变换和非线性变换叠加在一起来学习数据中的特征）需要了解的基础知识：一、激活函数（印象中有的地方叫归一函数）sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数、Leaky函数等。
不学无数YD·2022-02-08 21:01

推荐系统-重排序-CTR-Wide&Deep模型

第三层就是深度模型，这里使用了ReLu激活函数第四层就是输出单元，sigmoid激活也可以认为是LR1，最左边的Wide模型其实就是LR模型。最右面Deep模型其实就是深度模型了。
莱昂纳多91·2022-02-06 13:28

paddlepaddle操作(一)

(Tensor):多维数组或向量，同其它主流深度学习框架一样，PaddlePaddle使用张量来承载数据Layer:表示一个独立的计算逻辑，通常包含一个或多个operator(操作)，如layers.relu
Rebirth-LSS·2022-02-06 07:47

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台

*torch.sigmoid(x)defget_activation(name="silu",inplace=True):ifname=="silu":module=SiLU()elifname=="relu
·2022-01-19 18:46

【DL】构建具有单隐藏层的2类分类神经网络-带有一个隐藏层的平面数据分类

2.1定义神经网络结构2.2初始化模型的参数2.3循环2.3.1前向传播2.3.2计算损失2.3.3向后传播2.3.4更新参数整合三、预测正式运行探索：1.更改隐藏层节点数量2.当改变sigmoid激活或ReLU
Tialyg·2021-12-06 14:47

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool->ReLU
[X_O]·2021-12-03 23:00

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool->ReLU
Sout xza·2021-12-03 23:18

Python利用三层神经网络实现手写数字分类详解

目录前言一、神经网络组成二、代码实现1.引入库2.导入数据集3.全连接层4.ReLU激活函数层5.Softmax损失层6.网络训练与推断模块三、代码debug四、结果展示补充前言本文做的是基于三层神经网络实现手写数字分类
·2021-11-30 11:56

飞桨 | 基于 Paddle 从零开始实现 Resnet18 之 模型结构

Resnet18的整体结构Resnet18的主要部件二、代码实现1.定义Block2.定义Layer层3.定义stem和head4.输出模型结构三、相关API1.Conv2D2.BatchNorm3.Relu4
star_function·2021-11-29 17:59

深度学习：基于python:第三章

激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的比较3.2.6非线性函数3.2.7ReLU
weixin_44953928·2021-11-27 18:29

【王喆-推荐系统】前沿篇-(task1)YouTube推荐架构

线上服务时，需要从输出层提取出【视频Embedding】，从最后一层ReLU层得到【用户Embedding】，然后利用最近邻搜索（如LSH等）快速得到某用户的候选集。
山顶夕景·2021-11-16 15:14

Python人工智能深度学习模型训练经验总结

1.尝试新的激活函数2.自适应学习率①Adagrad②RMSProp③Momentum④Adam二、在测试集上效果不好1.提前停止2.正则化3.Dropout一、假如训练集表现不好1.尝试新的激活函数ReLU
·2021-11-12 11:42

Python人工智能深度学习CNN

整体架构如下：输入图片→卷积：得到特征图（激活图）→ReLU：去除负值→池化：缩小数据量同时保留最有效特征（以上步骤可多次进行）→输入全连接神经网络2.卷积层CNN-Convolution卷积核（或者
·2021-11-11 17:53

人工智能学习Pytorch梯度下降优化示例详解

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
·2021-11-11 17:19

人工智能学习pyTorch的ResNet残差模块示例详解

因此一个block的前向流程如下：输入x→卷积层→数据标准化→ReLU→卷积层→数据标准化→数据和x相加→ReLU→输出out中间加上了数据的标准化（通过nn.BatchNorm2d实
·2021-11-11 17:43

卷积神经网络的 卷积层、激活层、池化层、全连接层

概念数据输入的是一张图片（输入层），CONV表示卷积层，RELU表示激励层，POOL表示池化层，Fc表示全连接层卷积神经网络由来局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播
John_Phil·2021-11-06 01:41

《深度学习实战》第3章 前馈神经网络

实现深层神经网络本章我们将编码完成全连接神经网络，并使用CIFAR-10数据集进行测试，在本章练习中我们将完成：1.仿射层传播2.ReLU层传播3.组合单层神经元4.实现浅层全连接神经网络5.实现深层全连接神经网络
醉一心·2021-10-31 20:24

编码实现全连接神经网络

layers.py首先实现神经网络中仿射层、ReLU层以及组合单层神经元。
醉一心·2021-10-31 17:52

pytorch输出网络结构

modulesOrderedDict([('conv1',Sequential((0):Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),stride=(1,1),padding=(2,2))(1):ReLU
LOD1987·2021-10-25 15:39

【深度学习基础】——基本概念和术语整理

机器学习和深度学习的关系2监督学习与无监督学习3.深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）4.激活函数（activationfunction）4.1sigmoid4.2tanh激活函数4.3Relu
非晚非晚·2021-10-24 15:07

【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN（学不会来打我啊）

学习总结（1）RNN的激活函数一般用tanh（范围在-1到1之间），之前多分类问题的最后一层用的torch.nn.CrossEntropyLoss（注意已经包括softmax了），而前面的层使用relu
山顶夕景·2021-10-23 20:00

GELU激活函数

GELU是一种常见的激活函数，全称为“GaussianErrorLinearUnit”，其图像与ReLU、ELU对比如下：文章链接：https://arxiv.org/pdf/1606.08415.pdfhttps
木盏·2021-10-18 14:22

【PyTorch基础教程7】多维特征input（学不会来打我啊）

（2）relu取值范围也是0到1，但是如果input是小于0的则relu值为0（输出0是有风险的，因为后面可能会算ln0
山顶夕景·2021-10-18 12:33

ResNet网络解析

左边是输入的256的通道数，先在主干上进行3x3x256的卷积，之后再进行激活函数relu，然后再进行3x3x256的卷积，最后和旁边捷径进行相加，必须保证两者的shape相同，再进行relu激活函数。
Tc.小浩·2021-10-17 18:36

第一课 神经网络与深度学习 第一周 深度学习概论

经过海量的经验构造出来的一个函数，用于解决特定的问题（原来也没有那么高级）这里老师举了一个预测房价的例子，我们构建的这个神经网络有一个神经元，我们只需要将房子的面积输入，我们就能够得到一个预测的房价，这个函数称为ReLU
丶Karl·2021-10-12 21:45

Python机器学习多层感知机原理解析

目录隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数隐藏层我们在前面描述了仿射变换，它是一个带有偏置项的线性变换。首先，回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构。
·2021-10-11 19:07

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25
·2021-10-11 19:34

深度学习基础--激活函数

常见的激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数ReLU函数ReLU（rectifiedlinea
小小城序员·2021-10-10 17:09

误差反向传播法【二、神经网络以层的方式实现】

ReLU层（RectifiedLinearUnit）修正线性单元importnumpyasnpclassRelu:def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self
寅恪光潜·2021-09-26 14:42

由浅入深学习TensorFlow MNIST 数据集

目录MNIST数据集介绍LeNet模型介绍卷积池化(下采样)激活函数(ReLU)LeNet逐层分析1.第一个卷积层2.第一个池化层3.第二个卷积层4.第二个池化层5.全连接卷积层6.全连接层7.全连接层
·2021-09-07 21:14

详解TensorFlow2实现前向传播

目录概述会用到的函数张量最小值张量最大值数据集分批迭代截断正态分布relu激活函数one_hotassign_sub准备工作train函数run函数完整代码概述前向传播(Forwardpropagation
·2021-09-03 15:24
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